Those who prefer English can scroll down the page.
isyatirimhisse, İş Yatırım'ın web sitesinden veri çekme işlemlerini kolaylaştırmak amacıyla geliştirilmiş, isteğe göre özelleştirilebilir bir Python kütüphanesidir.
UYARI
isyatirimhisse, resmi İş Yatırım Menkul Değerler A.Ş. kütüphanesi değildir ve şirket tarafından doğrulanmamıştır. Kullanıcılar, kütüphaneyi kullanmadan önce ilgili tüm verilere erişim için İş Yatırım Menkul Değerler A.Ş.'nin kullanım koşullarını ve haklarını incelemelidir. isyatirimhisse, yalnızca kişisel kullanım amaçları için tasarlanmıştır.
İş Yatırım web sitesinden hisse senedi verileri ve finansal tablolara erişmek için Python paketini kullanırken, aşırı talep göndermenin potansiyel sonuçlarına dikkat etmek çok önemlidir. Aşırı talep aşağıdaki çeşitli olumsuz etkilere neden olabilir:
Performans Etkisi: Kısa bir süre içinde çok fazla talep göndermek, İş Yatırım web sitesinin performansını ve yanıt verme hızını ciddi şekilde etkileyebilir.
Hizmet Kesintisi: Yoğun veri çekme işlemleri, web sitesindeki güvenlik önlemlerini tetikleyebilir ve geçici hizmet kesintilerine neden olabilir.
IP Engelleme: Tekrarlayan veya agresif veri çekme davranışları, IP adresinizin web sitesine erişimini geçici veya kalıcı olarak engellemesine yol açabilir.
Bu sorunlardan kaçınmak ve sorunsuz bir işlem sağlamak için aşağıdaki önerileri dikkate alabilirsiniz.
Bu kurallara uymak, kesinti riskini en aza indirgeyebilir ve İş Yatırım web sitesinin hem sizin hem de diğer kullanıcılar için güvenilir bir deneyim sunmasını sağlar.
Kütüphaneyi kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin:
pip install isyatirimhisseSpesifik bir versiyona ait kurulum yapacaksanız aşağıdaki örnekte olduğu gibi komutu çalıştırabilirsiniz.
pip install isyatirimhisse==4.0.0Yüklü paketin versiyonuna aşağıdaki komut yardımıyla ulaşabilirsiniz.
pip show isyatirimhissefrom isyatirimhisse import StockData, FinancialsStockData: Belirtilen hisse senetlerine ve endekslere ait verileri alır.Financials: Belirtilen hisse senetlerine ait finansal tabloları alır.StockDatasymbols (str veya list, varsayılan None): Hisse senedi sembolü veya sembollerinin listesi (örn. 'AKBNK' veya ['AKBNK','THYAO']).start_date (str, varsayılan None): Verilerin 'GG-AA-YYYY' formatında başlangıç tarihi (örn. '03-01-2023').end_date (str, varsayılan None): Verilerin 'GG-AA-YYYY' formatında bitiş tarihi (örn. '29-09-2023'). Eğer belirtilmezse, sistem tarihini (bugünkü tarihi) otomatik olarak kullanır.exchange (str, varsayılan '2'): Hisse senedi fiyatları için para birimi ('0': Türk Lirası, '1': ABD Doları, '2': Türk Lirası ve ABD Doları).frequency (str, varsayılan '1d'): Veri frekansı ('1d': Günlük, '1w': Haftalık, '1mo': Aylık, '3mo': Çeyreklik, '1y': Yıllık).observation (str, varsayılan 'last'): Haftalık, aylık ve yıllık frekanslarda istenen gözlem ('last': Son, 'mean': Ortalama).return_type (str, varsayılan '0'): Ham veriler mi kullanılacak yoksa getiri mi hesaplanacak? ('0': Ham, '1': Logaritmik Getiri, '2': Basit Getiri)save_to_excel (bool, varsayılan False): Excel dosyasına kaydedilecek mi?StockData sınıfına ait get_data metodu bir pandas veri çerçevesi döndürür.
# Örnek 1: Tek hisse senedine ait başlangıç tarihi belli ve son işlem gününe kadar olan kapanış fiyatlarını al.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols='THYAO',
start_date='02-01-2023'
)
print(df)# Örnek 2: Birden fazla hisse senedine ait başlangıç tarihi belli ve son işlem gününe kadar olan haftalık ortalama kapanış fiyatlarını TL bazında al.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_date = '02-01-2023',
exchange='0',
frequency='1w',
observation='mean'
)
print(df)
# Haftalık frekansta veriler Pazar günleri başlangıç kabul edilerek ayarlanmaktadır.# Örnek 3: Birden fazla hisse senedine ait başlangıç ve bitiş tarihleri belli aylık USD fiyatları üzerinden logaritmik getirileri al.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_date='01-01-2023',
end_date='29-09-2023',
exchange='1',
frequency='1mo',
return_type='1'
)
print(df)# Örnek 4: Birden fazla hisse senedine ait başlangıç ve bitiş tarihleri belli çeyreklik USD fiyatları üzerinden basit getirileri al.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_date='01-01-2023',
end_date='29-09-2023',
exchange='1',
frequency='3mo',
return_type='2'
)
print(df)# Örnek 5: Birden fazla hisse senedine ait başlangıç ve bitiş tarihleri belli yıllık ortalama USD fiyatlarını al. Sonucu excel dosyasına kaydet.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','EUPWR'],
start_date='01-01-2012',
end_date='06-10-2023',
exchange='1',
frequency='1y',
return_type='1',
save_to_excel=True
)
print(df)
# Not: Örnekte bulunan EUPWR hisse senedinin 2023 yılı öncesi verileri olmadığı için çıktıda görünmeyecektir.Financialssymbols (str veya list, varsayılan None): Hisse senedi sembolü veya sembollerinin listesi (örn. 'AKBNK' veya ['AKBNK','THYAO']).start_year (str, varsayılan None): Finansal tabloların 'YYYY' formatında başlangıç yılı (örn. '2022'). Belirtilmezse 2 yıl öncesini dikkate alır.end_year (str, varsayılan None): Finansal tabloların 'YYYY' formatında bitiş yılı (örn. '2023'). Belirtilmezse mevcut yılı dikkate alır.exchange (str, varsayılan 'TRY'): Finansal tablolar için para birimi ('TRY': Türk Lirası, 'USD': ABD Doları).financial_group (str, varsayılan '1'): Finansal tablo türü ('1': Seri XI NO:29, '2': Konsolide Olmayan UFRS, '3': Konsolide UFRS).save_to_excel (bool, varsayılan False): Excel dosyasına kaydedilecek mi?Financials fonksiyonunun get_data metodu bir sözlük döndürür.
# Örnek 1: Tek bir hisse senedi için finansal tabloları istenilen başlangıç yılından itibaren çek.
financials = Financials()
df = financials.get_data(
symbols='THYAO',
start_year='2020'
)
print(df)# Örnek 2: Birden fazla hisse senedi için finansal tabloları istenilen başlangıç ve bitiş yılı aralığında çek.
# Sözlük tipinde saklanan verilerden istenen şirket aşağıdaki gibi çekilebilir.
financials = Financials()
df = financials.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_year='2019',
end_year='2023',
exchange='TRY',
financial_group='1',
save_to_excel=True
)
import pandas as pd
df_thyao = pd.DataFrame(df['THYAO'])# Örnek 3: Birden fazla hisse senedi için finansal tabloları istenilen başlangıç ve bitiş yılı aralığında çek.
financials = Financials()
df = financials.get_data(
symbols=['THYAO','AKBNK'],
start_year='2019',
end_year='2023',
exchange='TRY',
financial_group='1',
save_to_excel=True
)
# Not: Örnekte bulunan AKBNK hisse senedi Seri XI NO:29'a uymadığı için (UFRS kullanılmalı) çıktıda görünmeyecektir.veri_cek fonksiyonundaki parametreleri kontrol eden koşul ifadeleri güncellendi.json kütüphanesi kaldırıldı.veri_cek fonksiyonuna 200 HTTP kodu koşul ile beraber eklendi ve takibe alındı.veri_gorsel fonksiyonu eklendi. Fonksiyon, 3 farklı veri türünde görselleştirme yapma imkanı sunuyor.veri_cek fonksiyonuna pandas DataFrame'i excel olarak kaydedecek parametreler eklendi.veri_cek: fetch_dataveri_gorsel: visualize_datafetch_financials fonksiyonu eklendi.fetch_data fonksiyonu, hisse senetlerinin TL bazlı fiyatlarının yanı sıra USD bazlı fiyatlarını da alabilme imkanı sunacak şekilde güncellendi.visualize_data fonksiyonuna ekstra özellik ekleyebilmeyi sağlayan **kwargs parametreleri genişletildi.fetch_data fonksiyonundaki currency parametresi exchange olarak değiştirildi.fetch_financials fonksiyonundaki selenium paketi bağımlılığı kaldırıldı.fetch_financials fonksiyonu ile finansal tablolar tek bir tablo olarak alınacak şekilde güncellendi.fetch_financials fonksiyonundaki start_period ve end_period parametreleri sırasıyla start_year ve end_year olarak güncellendi.fetch_financials fonksiyonuna exchange ve financial_group parametreleri eklendi.fetch_data ve fetch_financials fonksiyonlarındaki kontroller artırıldı.fetch_data fonksiyonuna endekslere ait verileri çekmeyi sağlayacak stock_market_index parametresi eklenmiştir.fetch_financials fonksiyonları ile çekilen finansalların kalemlerinde bulunan boşluklar kaldırılmıştır.fetch_data fonksiyonu ile gönderilen istekler kontrol edilecek.fetch_data fonksiyonu asenkron yapıya geçirilmiştir.fetch_data fonksiyonundaki sembol parametresi 400 sembol ile sınırlandırılmıştır.visualize_data fonksiyonunun çalıştırılma şekli asenkron yapı nedeniyle değişmiştir.StockData ve Financials isimli iki sınıf oluşturuldu.StockData sınıfındaki get_data ve Financials sınıfındaki get_data metotlarının parametreleri güncellendi.Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır.
isyatirimhisse is a customizable Python library developed to simplify data fetching from Is Investment's website.
WARNING
isyatirimhisse is not the official Is Investment Securities library and has not been verified by the company. Users should review Is Investment Securities' terms of use and rights to access all relevant data before using the library. isyatirimhisse is intended for personal use only.
When using the Python package to access stock data and financial statements from the Is Investment website, it is crucial to be mindful of the potential consequences of excessive requests. Excessive requests can lead to various adverse effects:
Performance Impact: Sending too many requests in a short period can significantly affect the performance and response time of the Is Investment website.
Service Disruption: Intensive data retrieval processes can trigger security measures on the website, causing temporary service disruptions.
IP Blocking: Repetitive or aggressive data retrieval behavior may lead to your IP address being temporarily or permanently blocked from accessing the website.
To avoid these issues and ensure smooth operations, consider the following recommendations:
Adhering to these guidelines can minimize the risk of interruptions and ensure that the Is Investment website provides a reliable experience for both you and other users.
Follow the steps below to use the library:
pip install isyatirimhisseIf you want to install a specific version, you can run the command as in the example below.
pip install isyatirimhisse==4.0.0You can find the version of the installed package with the following command.
pip show isyatirimhissefrom isyatirimhisse import StockData, FinancialsStockData: Fetches data for the specified stocks and indices.Financials: Fetches financial statements for the specified stocks.StockDatasymbol (str or list, default None): The stock symbol or list of symbols (e.g. 'AKBNK' or ['AKBNK','THYAO']).start_date (str, default None): Start date of the data in 'DD-MM-YYYY' format (e.g. '03-01-2023').end_date (str, default None): End date of the data in 'DD-MM-YYYY' format (e.g. 29-09-2023). If not specified, it automatically uses the system date (today's date).exchange (str, default '2'): Exchange for stock prices ('0': Turkish Lira, '1': US Dollar, '2': Turkish Lira and US Dollar).frequency (str, default '1d'): Data frequency ('1d': Daily, '1w': Weekly, '1m': Monthly, '3mo': Quarterly, '1y': Yearly).observation (str, default 'last'): The desired observation at weekly, monthly, quarterly and yearly frequencies ('last', 'mean').return_type (str, default '0'): Will raw data be used or returns be calculated? ('0': Raw, '1': Logarithmic Return, '2': Simple Return)save_to_excel (bool, default False): Will it be saved in excel file?The get_data method of the StockData class returns a pandas DataFrame.
# Example 1: Retrieve the closing prices for a single stock with a specified start date and up to the last trading day.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols='THYAO',
start_date='02-01-2023'
)
print(df)# Example 2: Retrieve the weekly average closing prices in Turkish Lira for multiple stocks with specified start dates and up to the last trading day.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_date = '02-01-2023',
exchange='0',
frequency='1w',
observation='mean'
)
print(df)
# The data is adjusted with a weekly frequency, considering Sunday as the starting point.# Example 3: Compute the logarithmic returns for multiple stocks with known start and end dates, using monthly USD prices.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_date='01-01-2023',
end_date='29-09-2023',
exchange='1',
frequency='1mo',
return_type='1'
)
print(df)# Example 4: Compute the simple returns for multiple stocks with known start and end dates, using quarterly USD prices.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_date='01-01-2023',
end_date='29-09-2023',
exchange='1',
frequency='3mo',
return_type='2'
)
print(df)# Example 5: Retrieve the annual average USD prices for multiple stocks with known start and end dates. Save the result to an Excel file.
stock_data = StockData()
df = stock_data.get_data(
symbols=['THYAO','EUPWR'],
start_date='01-01-2012',
end_date='06-10-2023',
exchange='1',
frequency='1y',
return_type='1',
save_to_excel=True
)
print(df)
# Note: Data for the EUPWR stock before the year 2023 is unavailable, and therefore, it will not be displayed in the output.Financialssymbol (str or list, default None): Stock symbol or list of symbols (e.g. 'AKBNK' or ['AKBNK','THYAO']).start_year (str, default None): Start year of the financial statements in 'YYYY' format (e.g. '2022'). If not specified, it defaults to two years ago.end_year (str, default None): End year of the financial statements in 'YYYY' format (e.g. '2023'). If not specified, it defaults to the current year.exchange (str, default 'TRY'): Exchange for financial statements ('TRY': Turkish Lira, 'USD': US Dollar).financial_group (str, default '1'): Type of financial statement ('1': Series XI NO:29, '2': Non-Consolidated IFRS, '3': Consolidated IFRS).save_to_excel (bool, default False): Will it be saved in excel file?The get_data method of the Financials class returns a dictionary.
# Example 1: Retrieve financial statements for a single stock starting from the desired start year.
financials = Financials()
df = financials.get_data(
symbols='THYAO',
start_year='2020'
)
print(df)# Example 2: Retrieve financial statements for multiple stocks within the desired start and end year range.
# The desired company can be extracted from data stored in a dictionary as shown below.
financials = Financials()
df = financials.get_data(
symbols=['THYAO','PGSUS'],
start_year='2019',
end_year='2023',
exchange='TRY',
financial_group='1',
save_to_excel=True
)
import pandas as pd
df_thyao = pd.DataFrame(df['THYAO'])# Example 3: Retrieve financial statements for multiple stocks within the desired start and end year range.
financials = Financials()
df = financials.get_data(
symbols=['THYAO','AKBNK'],
start_year='2019',
end_year='2023',
exchange='TRY',
financial_group='1',
save_to_excel=True
)
# Note: The AKBNK stock featured in the example will not appear in the output due to non-compliance with Series XI NO:29 (IFRS should be used).veri_cek function.json library.200 HTTP code with a condition to the veri_cek function and added tracking.veri_gorsel function, which allows visualization in 3 different data types.veri_cek function to save pandas DataFrame as excel.veri_cek: fetch_dataveri_gorsel: visualize_datafetch_financials function to fetch financial statements.fetch_data function to fetch both TRY-based and USD-based prices of stocks.visualize_data function to allow adding extra features.currency parameter in the fetch_data function to exchange.selenium package from the fetch_financials function.fetch_financials function to acquire financial statements as a single table.start_period and end_period parameters in the fetch_financials function to start_year and end_year, respectively.exchange and financial_group, to the fetch_financials function.fetch_data and fetch_financials functions.stock_market_index parameter to the fetch_data function to fetch data for specific stock market indices.fetch_financials functions.fetch_data function will be controlled.fetch_data function is asynchronous.fetch_data function is limited to 400 symbols.visualize_data is executed changed due to its asynchronous structure.StockData and Financials.get_data method in the StockData class and the get_data method in the Financials class.This project is licensed under the MIT License.